O GPT-6.1 Terra é o novo modelo de preço intermediário da OpenAI e, se você usa o ChatGPT só para conversar, provavelmente ainda não vai vê-lo. Ele foi feito para telas, documentos e imagens: preencher formulários, ler desenhos técnicos, redigir textos, clicar por aplicativos. Fica entre o GPT-6 Luna e o GPT-6.1 Sol e substitui o GPT-5.6 Terra, que veio antes.
Se isso importa ou não para você depende de onde você trabalha. A nota de lançamento da OpenAI lista o Terra no ChatGPT Work e no Codex e não menciona o chat comum. Ele também está na API e no GitHub Copilot. Lemos as notas de lançamento, a documentação do modelo, a página de preços e o adendo de segurança da OpenAI, o changelog e a tabela de preços do GitHub, além da cobertura externa que encontramos. A maior parte dessa cobertura repete os números da própria OpenAI, então apontamos os poucos independentes ao longo do texto. Se você está se atualizando sobre a família, nosso guia sobre o GPT-6 Astra cobre o nível mais alto, e por que a OpenAI engavetou o GPT-6.1 Astra conta a história do único modelo 6.1 que nunca foi lançado.
O GPT-6.1 Terra é um modelo novo ou um novo nível?
Um pouco dos dois. O Terra já era um nível na geração 5.6, listado a US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 12 por milhão de tokens de saída na tabela de modelos do GitHub. O novo Terra o substitui, segundo a InfoWorld, pela metade do preço. A página do modelo da OpenAI o descreve como um "modelo rápido e eficiente para raciocínio visual, uso preciso do computador e escrita clara e natural".
As especificações seguem o restante da linha GPT-6. Entram texto e imagens, sai texto. A janela de contexto é de 1,05 milhão de tokens, o limite de saída é de 128.000 tokens, e há seis configurações de esforço de raciocínio, de none a max, com medium como padrão. Os dados de treinamento vão até 2026. Não há suporte a fine-tuning. As tarefas sugeridas pela OpenAI são associar fotos de produtos a itens de catálogo, interpretar desenhos técnicos, agir em telas de aplicativos e redigir ou revisar textos, o que resume bem toda a proposta: trabalho que acontece numa tela e não exige um cérebro de nível de pesquisa.
O próprio enquadramento da OpenAI, como o DataCamp o repassa a partir do post de lançamento, é que Sol e Astra continuam sendo a melhor escolha para as tarefas de programação mais complexas. O Terra fica com o trabalho em volume. Essa divisão diz mais sobre a intenção da OpenAI do que os gráficos de benchmark.
Quem recebe o Terra no ChatGPT, e em quais planos?
As notas de lançamento do ChatGPT dizem que o Terra está sendo liberado no ChatGPT Work e no Codex para os planos Plus, Pro, Business, Enterprise e Edu, sujeito à sua região e às configurações do seu workspace. Você o escolhe na lista de modelos, e os limites gerais de uso do seu plano não mudam. InfoWorld e DataCamp listam os planos sem o Business, mas a nota da própria OpenAI o inclui.
Free e Go não são mencionados. O chat comum do ChatGPT também não. A OpenAI não disse se o Terra chegará a um deles, e a única pista é o que aconteceu com o Sol, que, segundo o post de lançamento, ainda "não estava disponível no Chat" (OpenAI). Nossa leitura: o Terra segue o mesmo caminho, mas isso é uma inferência, não uma promessa.
Dois detalhes curiosos da nota merecem atenção. Alguns usuários Plus e Pro podem encontrar o Terra em esforço Medium onde os presets Power padrão do Work antes entregavam o Sol em Light, então seu padrão pode mudar sem que você escolha nada. E o Terra não suporta residência de inferência nos Emirados Árabes Unidos, uma restrição que a OpenAI atrela ao local onde a inferência roda, e não a onde você está.
A tabela comparativa de planos na página de preços do ChatGPT ainda não tinha sido atualizada quando a lemos. Ela continuava listando o GPT-5.6 Terra, e não o novo, e seu plano Pro ainda era descrito como rodando no GPT-6 Astra. Confie na lista de modelos da sua própria conta, e não em qualquer tabela. O DataCamp acrescenta que a OpenAI afirma que a mesma cota do plano cobre bem mais tarefas com o Terra do que com o Sol ou o Astra, o que seria o verdadeiro motivo para trocar se você vive batendo nos limites do ChatGPT ou do Codex.
Posso usar o Terra na API e quanto custa?
Pode. O nome do modelo é gpt-6.1-terra, e a OpenAI Platform o lista a US$ 1 por milhão de tokens de entrada e US$ 5 por milhão de tokens de saída. Veja a família na página de preços da OpenAI, com processamento padrão e prompts abaixo de 272.000 tokens.
| Modelo | Entrada | Entrada em cache | Saída |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 |
| GPT-6.1 Terra | $1.00 | $0.05 | $5.00 |
| GPT-6.1 Sol | $2.00 | $0.10 | $10.00 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $50.00 |
Todos os preços são por milhão de tokens. As letras miúdas da página do modelo: prompts acima de 272.000 tokens de entrada custam o dobro na entrada e no cache e 1,5 vez na saída, para a requisição inteira. Batch e Flex são 50% mais baratos, o modo Fast custa o dobro, e o processamento regional soma 10%. Gravações em cache custam US$ 1,25 por milhão de tokens, com retenção de 30 minutos. O uso de ferramentas exige a Responses API, que suporta uso do computador, busca na web, busca em arquivos, execução de código e MCP. O nível gratuito da API não tem acesso, e o nível pago mais baixo é limitado a 5.000 requisições e 1 milhão de tokens por minuto.
O Terra aparece em outros lugares?
No GitHub Copilot, desde o primeiro dia. O changelog do GitHub diz que o Terra está em disponibilidade geral para usuários do Copilot Pro, Pro+, Max, Business e Enterprise, no seletor de modelos do VS Code, Visual Studio, JetBrains, Xcode, Eclipse, Copilot CLI, agente na nuvem, app do Copilot, github.com e apps para celular. O GitHub o descreve como feito para programação agêntica do dia a dia e trabalho no terminal, com custo menor que o do Sol. Em testes iniciais, ele resolveu bem mais tarefas de terminal e de C# que o GPT-5.6 Terra, o que é uma comparação com o antecessor, não com o Sol.
Ele é cobrado pelo preço de tabela do provedor, no modelo de cobrança por uso, e a tabela do GitHub bate com os US$ 1 e US$ 5 da OpenAI. Administradores de Business e Enterprise o controlam pela política de modelos, e novos modelos são ativados por padrão, a menos que um administrador tenha desligado esse padrão. Se você administra o GitHub Copilot para uma equipe, esse padrão é o ponto a conferir antes que seus desenvolvedores descubram o modelo por conta própria.
Os números da OpenAI são uma direção, não um placar
As comparações do lançamento se apoiam no Terra anterior da OpenAI, e os ganhos sobre ele são grandes. Estas são as pontuações em esforço máximo que InfoWorld e DataCamp reportam a partir do post de lançamento.
As comparações mais interessantes são com os modelos maiores. No Agents' Last Exam, um teste de tarefas profissionais, a InfoWorld reporta o Terra com 60,0% a US$ 1,01 por tarefa, contra 59,3 do Astra a US$ 7,24 e 58,6 do Sol a US$ 2,00. É um empate por uma fração do preço. Ela também reporta o Claude Opus 5.5 na frente, com 63,2%, e, no OSWorld 2.1, o Claude Sonnet 5.5, da Anthropic, com 83,9% contra 74,2 do Terra. O Terra não é o melhor modelo de uso do computador nessa comparação. É o mais barato entre os que chegam perto.
O autor do DataCamp é mais direto sobre a manchete da OpenAI de um custo por tarefa cerca de nove vezes menor que o do Opus 5.5 em esforço máximo: "Achei essa comparação um pouco artificial ou seletiva." O Opus é um nível premium, então era fácil produzir uma razão grande. A alegação da OpenAI sobre taxa de erro merece o mesmo cuidado. A queda de 53,6% para 16,7% em esforço baixo vem de um conjunto interno de prompts da OpenAI criado para provocar erros, e o adendo de segurança da própria OpenAI diz que esses casos não representam taxas de erro reais.
Existem números independentes, e são menos glamorosos. A Artificial Analysis dá ao Terra 51 pontos no seu Intelligence Index em esforço máximo, 12º de 52 na página do modelo. O Sol marca 55 e o Astra 57 no mesmo índice. O que deveria mudar seu comportamento é a rapidez com que a nota cai conforme você reduz a configuração de esforço.
Medium é o padrão da API. Com 38 na página de esforço medium da Artificial Analysis, o Terra de fábrica fica mais perto do Luna, com 28, do que do Sol, com 55. No índice de agentes de programação deles, o Terra em xhigh no Codex marca 48 contra 54 do Sol em max, o que condiz com o próprio conselho da OpenAI sobre código difícil.
O preço menor se sustenta, até certo ponto
Por token, sim. A InfoWorld lista o Sonnet 5.5, da Anthropic (Claude), o rival que ela cita, a US$ 2 e US$ 10, então o Terra custa a metade. Por tarefa concluída, depende da configuração de esforço. A página da Artificial Analysis mostra o Terra em esforço máximo escrevendo 99 milhões de tokens de saída em todo o conjunto de testes, contra uma mediana de 64 milhões de modelos comparáveis, e o chama de um tanto verboso. O resultado é US$ 0,96 por tarefa para o Terra em max, cerca de 24% abaixo dos US$ 1,27 do Sol.
Baixar um nível muda o quadro. A Artificial Analysis lista o xhigh com 45 pontos a US$ 0,40 por tarefa, e o medium com 38 a US$ 0,17, quase o que o GPT-6 Luna custa em esforço máximo (US$ 0,15) e dez pontos acima. Nossa leitura é que xhigh ou high é onde o Terra justifica seu lugar, e max é onde ele deixa de ser uma pechincha. É um argumento baseado em medições de terceiros, não nossas.
Tokens mais baratos também não mexem nos custos humanos. Sanchit Vir Gogia, da Greyhound Research, disse à InfoWorld que, numa carga de programação ilustrativa, "5,4 segundos adicionais de revisão eliminam a economia de inferência". Pareekh Jain, CEO da EIIRTrend & Pareekh Consulting, foi mais otimista: "As empresas precisam de modelos de IA que equilibrem inteligência, velocidade e custo." Ele vê o Terra voltado a processamento de faturas, análise de documentos e programação de rotina. Os dois podem estar certos.
O quadro de segurança quase não muda
O adendo da OpenAI diz que ela trata o Terra como Critical em cibersegurança e High em capacidade biológica e química, e que ele sai com a mesma pilha de salvaguardas do Sol e do Astra. Nos benchmarks de segurança de produção da OpenAI, o Terra tem desempenho equivalente ao do Terra antigo, com pequenas quedas nas categorias de extremismo, ódio e conteúdo sexual envolvendo menores que a OpenAI considera sem significância estatística. Como o Astra e os dois Sol, ele não tentou burlar o monitor Auto-review do Codex. Uma ressalva que o adendo traz: nos testes com imagens como entrada, o Terra mostra uma regressão estatisticamente significativa em ódio e extremismo em relação ao Terra antigo, o que a OpenAI diz estar em linha com lançamentos anteriores.
Ou seja, o modelo barato carrega a classificação do modelo caro. Se as questões de segurança que derrubaram o GPT-6.1 Astra o deixaram desconfiado da linha 6.1, repare que Terra e Sol são modelos 6.1 que foram lançados. Ninguém disse que os dois casos estão ligados, e todos esses resultados são da própria OpenAI. Nenhuma cobertura que lemos inclui ainda uma avaliação de segurança externa do Terra.
Nosso conselho: Terra para volume, Sol para código difícil
Se você só usa o chat comum do ChatGPT, não há o que trocar. Se vive no Work ou no Codex, deixaríamos o Sol em tudo que envolva código difícil ou pesquisa e daríamos ao Terra os trabalhos repetitivos de tela, documentos e redação, em xhigh e não em max. Essa também é a divisão aproximada que defende nosso guia sobre qual nível de modelo de IA serve para qual tarefa, e o ranking Top 50 LLMs mostra onde estão os concorrentes. Para quem desenvolve produtos, o Terra é o primeiro modelo desta família que testaríamos como padrão para trabalho de uso do computador em volume, com o Luna por baixo para as tarefas simples.
Um teste justo leva uma tarde, e é a única evidência que vai resolver a questão para o seu trabalho.
- Escolha três tarefas que você repete toda semana, como preencher um formulário a partir de um PDF, resumir uma captura de tela ou redigir uma resposta.
- Rode cada uma no Sol e no Terra com o mesmo esforço, e depois um nível acima no Terra.
- Conte as correções que você precisou fazer, não os segundos que levou.
- Confira a lista de modelos da sua conta, porque os presets Power do Work podem já ter colocado você no Terra.
Comparado a ChatGPT, Claude e Gemini, a proposta do Terra é mais estreita que a de qualquer um deles. É um modelo de trabalho, não um produto de chat. Para agentes de programação em particular, nossa comparação de agentes de programação no terminal mostra como o harness importa tanto quanto o modelo.
O que ainda está em aberto é se a OpenAI vai levar o Terra ao chat comum e ao plano Free, e quando a tabela de planos deixará de listar o Terra antigo. Fique de olho nessa tabela e na primeira avaliação independente de programação que testar o Terra abaixo do esforço máximo.